一种基于生成网络的商品布局识别方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种基于生成网络的商品布局识别方法、装置及存储介质，其中该方法，包括：获取地堆图片；将一个随机向量输入训练好的生成网络，生成商品框数据，其中所述随机向量为随机生成的、服从正态分布的向量；对生成的商品框数据以及真实的商品框数据进行人工标注，确定地堆面积和周长，其中所述真实的商品框数据通过所述地堆图片获得；将生成的商品框数据作为输入数据，将人工标注的地堆面积和周长作为答案，训练预设的回归模型。从而，后续可以使用训练好的回归模型端对端的直接预测地堆的周长面积等指标，提升了地堆各指标的计算准确率。并且，基于生成网络生成商品框数据，节省了大量的人力物力。节省了大量的人力物力。节省了大量的人力物力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于生成网络的商品布局识别方法、装置及存储介质


[0001]本申请涉及商品布局识别
，特别是涉及一种基于生成网络的商品布局识别方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]在零售行业，需要对一些地堆的表面积，周长等指标进行估算。现有的地堆识别技术方案为：提取图片识别结果的地堆场景，计算地堆底层的投影边；根据所述投影边判断所述地堆场景的类型，为不同类型匹配不同方法计算得到分层投影线；根据所述分层投影线中的最长投影线计算地堆面积。但是，由于地堆形状十分复杂，根据图片识别结果计算地堆投影边准确率低，也很难根据投影边准确判断出地堆场景的类型，导致最终计算所得到的地堆面积以及周长等指标误差较大。
[0003]针对上述的现有技术中存在的地堆各指标的计算准确率低的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术的实施例提供了一种基于生成网络的商品布局识别方法、装置及存储介质，以至少解决现有技术中存在的地堆各指标的计算准确率低的技术问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于生成网络的商品布局识别方法，其特征在于，包括：获取地堆图片；将一个随机向量输入训练好的生成网络，生成商品框数据，其中所述随机向量为随机生成的、服从正态分布的向量；对生成的商品框数据以及真实的商品框数据进行人工标注，确定地堆面积和周长，其中所述真实的商品框数据通过所述地堆图片获得；将生成的商品框数据作为输入数据，将人工标注的地堆面积和周长作为答案，训练预设的回归模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式对生成网络进行训练：将一个随机向量输入生成网络的生成器，生成商品框信息，其中所述商品框信息包括商品框的坐标、高度和宽度；根据生成器生成的商品框信息，将对应的商品框画到一个空白背景上，得到生成图片，作为负样本；根据人工标注的真实的商品框信息，将对应的商品框画到另一个空白背景上，得到真实图片，作为正样本；将两种样本通过生成网络的分类器分类，判别当前图片是真实图片或者生成图片。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取待识别商品布局的目标地堆图片；使用训练好的回归模型，对目标地堆图片进行识别，确定目标地堆图片中地堆的面积和周长。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用LSTM网络作为生成器，每个LSTM单元接收上层单元的隐层输出作为输入，输出一个标注框数据或者停止标志。5.一种基于生成网络的商品布局识别装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取地堆图片；生成模块，用于将一个随机向量输入训练好的生成网络，生成商品框数据，其中所述随机向量为随机生成的、服从正态分布的向量；确定模块，用于对生成的商品框数据以及真实的...

【专利技术属性】
技术研发人员：马春春，梁鹏文，
申请(专利权)人：上海强仝智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：